Adaptive Market Intelligence: A Mixture of Experts Framework for Volatility-Sensitive Stock Forecasting
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摘要
本文提出一种针对股票不同波动率状态的混合专家模型框架，结合了递归神经网络和线性回归，利用波动敏感的门控机制实现动态加权。该模型在30只美国上市股票上进行验证，相比单一模型，分别在高波动和低波动资产上实现了最高33%和28%的均方误差改进。实验表明，模型能够根据波动率调整复杂度，显著提升预测准确性，适应市场结构性异质性，为金融时间序列预测提供了一种有效的自适应架构[page::0][page::13][page::17][page::18]。
